Yarı denetimli öğrenme ve kendi kendine eğitim nedir?

Yarı denetimli öğrenme, hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanarak modeli eğiten bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Genellikle, az sayıda etiketli veri ve çok sayıda etiketsiz veri bulunur ve yarı denetimli yöntemler, etiketsiz verilerden ek bilgiler kullanarak model kalitesini artırmaya yardımcı olur.

Kendi kendine eğitim, yarı denetimli öğrenmenin bir yöntemidir. Temel fikir, modelin önce etiketli verilerle eğitilmesi, ardından etiketsiz veriler için tahminler yapması, en güvenilir tahminleri seçmesi ve bunları eğitim kümesine ekleyerek yeniden eğitilmesidir. Bu süreç birkaç kez tekrarlanabilir ve eğitim kümesi kademeli olarak genişletilir.

Kendi kendine eğitim örneği:

# Pseudo kod
model.train(etiketli_veriler)
for iteration in range(N):
    pseudo_labels = model.predict(etiketsiz_veriler)
    güvenilir_örnekler = select_confident(pseudo_labels)
    etiketli_veriler += güvenilir_örnekler
    etiketsiz_veriler -= güvenilir_örnekler
    model.train(etiketli_veriler)

Bu şekilde, kendi kendine eğitim, sınırlı sayıda etiketli örnekle model kalitesini artırmak için etiketsiz verileri kullanmaya yardımcı olur.